设备故障诊断精选(九篇)

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第1篇：设备故障诊断范文

1铁路信号设备故障处理方法

1.1铁路信号设备故障信号处理技术其次，是铁路信号设备的信号处理法。信号处理法是当前针对设备故障进行研究和排查的一项重要技术。通过相关函数和数学模型，可以直接的分析得出信号，并且得出相应的结果，最终提取得出信号的特征值，运用科学的方式和途径解决故障基本问题。当前信号处理的方式具有较大的优势，对于故障的模型无显著的要求，所以运用信号检测技术具有相当强的适应性。信号检测法不仅操作简便，同时容易实现，但是其缺点则是容易受到外界信号和声波的干扰，而导致难以正常的、准确的检测出故障部位，所以对于信号有着较强的依赖性，不能够准确的检测各种类型和各种环境之下的铁路信号设备故障。所以，信号处理技术有其独特的适用范围，这一点应当予以明确。由于信号检测处理技术只能够局限于某一种特定的故障诊断之中，所以难以运用在其他的检测对象之上。在最近的几年之中，通过技术的研究和探索，开发出了许多新兴的高科技故障检测系统，所以在当前的信号处理技术发展过程之中还需要不断的挖掘新技术，将高新的手段和存在的矛盾问题相互结合，做到统筹兼顾，运用更加精准的检测技巧来确保铁路信号设备的正常运转。

1.2铁路信号设备故障解析模型技术所谓解析模型法是指运用数理统计、解析函数等数学方法进行信息处理的方法。这种方法是被建立在诊断对象精确数学模型的基础之上的。运用解析模型的方法高智商地建立数学模型的方法是非常实用和有效的。因为在系统出现了故障的时候，跟着改变的是系统的输入输出关系。这种方法对于高科技的运用非常到位，有很多研发能力非常强高科技的操作人员参与进来，对于故障的解决以及及时处理突发的能力的塑造非常有效。我们在故障检测和处理的时候应该多考虑这种方法，及时地处理故障。铁路信号故障进行检测，从而为这些故障的解决提供行之有效的办法。数学的运算方法在这一方法中得到了淋漓尽致的运用，人类的智慧表达了人类对于解决现实问题的超然物外的优越性。

1.3人工智能铁路信号设备故障检测技术专家控制系统的故障诊断技术适合用于模拟人的逻辑思维，解决需要进行逻辑推理的复杂诊断问题，这是这一方法的很大的优点。通过这一方法知识可以通过符号表示出来，对知识细节的处理，对于问题处理的模块化非常有效这一方法可以通过专业知识解释自己的具体解答推理步骤。基于我国车站微机监测的实际，运用这一方法将知识和实践结合起来，采用人工智能的方法对问题进行处理非常有助于故障的排除和解决。同时也需要与传统的故障处理办法相结合，因此方法新颖独特，很利于故障的准确定位和及时解决。模糊性是由于我们对事物的定义没有根本的把握，在数量上没有规定，在质上没有明确的涵义。模糊逻辑具有很多在故障排查当中的所具有的独特优势，因此被越来越广泛地采用。模糊逻辑方法进入故障诊断领域是一种必然的发展趋势，它比较适合表达模糊的知识，在普及的时候比较接近人的逻辑思维。结合上述的分析，当前的人工智能技术是今后针对铁路信号设备故障进行检测和维修的主要技术手段之一，同时也是技术的重要发展方向，应当明确工作的重点和难点，并且以促进技术的全面发展为基础原则，最终为铁路信号设备的稳定运行奠定基础。

2结论

第2篇：设备故障诊断范文

关键词：油液分析；主动维修；油液监测

1 引言

随着科技的发展，各项先进的生产技术应用到煤矿生产中，提升了煤矿生产的效率。在各种机械设备运行的过程中，如何保障其能够安全稳定的运行，是煤矿生产面临的重要问题。油液监测体系对于综采设备的运行可以进行有效的监测，对于潜在的安全隐患进行诊断，为煤矿的安全生产提供了有利的条件。

2 油液监测的主要技术手段

2.1 油液理化性质指标监测。机械设备在运行的过程中，油的作用非常重要，是保证机械能够正常运行的基础。油液监测技术通过对油的物理化学性能进行检测，可以了解到油的使用状态，从而判断机械设备的运行状况。在监测的过程中，主要的指标包括运动粘度、水分、酸值、闪点、凝点（或倾点）、机械杂质、抗乳化性、抗泡沫特性、抗磨性和极压性等。

2.2 油液铁谱检测。铁谱检测是目前煤矿企业中使用最为广泛的一种油液检测方法，主要应用到的设备是铁谱仪。在机械高速运转的过程中，会产生一定的磨损，通过对磨损颗粒进行监测，就可以充分的了解到机械的磨损状况，从而进行有针对性的维修。在高梯度磁场的作用下，将摩擦副中产生的颗粒从油中分离出来，按照一定的方法制成谱片，然后通过铁谱显微镜和相关软件对其进行定性和定量的分析。这种监测方法的效率比较高，所以在煤炭行业中应用的比较广泛，通常使用旋转式铁谱仪。

2.3 油液光谱检测。光谱检测技术应用的比较早，并且检测的效果较好，主要是对油中的磨损颗粒的元素种类和含量进行检测，还可以对油的污染程度以及衰变过程进行监测。在目前使用较为广泛的光谱技术为电感耦合等离子体发射光谱法。

2.4 颗粒计数。颗粒计数主要是对液压油中的固体颗粒进行统计，其中包括了在机械运转时产生的磨损颗粒。将这些颗粒以粒径为标准进行分类，然后根据规定的标准进行计数，从而可以获得颗粒的分布信息，与规范标准进行对比分析，可以了解到油液中的污染程度，从而做出相关的评价。

3 油液监测在设备故障诊断技术中的应用

任何机械设备的运转都需要油来，而机械设备出现故障大部分都是源于油的失效，虽然在设备运转的费用消耗中，油所占的比例非常微小，但是由于油的质量不合格或者是在使用的过程中性能发生改变，对于设备造成的故障率却占据了很大的比例。所以说必须对设备的在用油状况进行监测，提高油的质量，减少换油的周期，节省维修的费用，提高设备的使用寿命。所以对于油的使用状况要加强监测，及时发现问题，提早采取有效的措施预防和处理。

通过分析油性能参数的变化可以间接了解机械主要部位的工作状态，及时准确地监测设备的工作情况。就油液监测与诊断，其主要内容包括油物理化学性能指标变化、油运转参数如油压的变化、油摩擦学性能的变化。首先，油液监测是摩擦学系统监测过程，监测内容主要包括油品自身劣化、油品污染、金属磨损颗粒和摩擦学等四个方面。监测手段主要包括油品红外光谱分析、颗粒计数、油品性能指标和摩擦学性能测试分析等。由于大量机械设备的故障起因于不良，因此通过对油品自身劣化和污染进行监测，有利于及时消除设备的故障隐患，延长设备的大修周期。其次，早期油液监测以监测诊断设备的磨损故障为目的，其技术方法以铁谱技术为代表。目前油液分析技术已从早期的油样分析和磨屑逐步过渡到现代在线油液监测。现代在线油液监测技术将油和机械设备视作统一的整体，强调从摩擦学角度出发考察失效和设备故障。而通过分析油的理化指标和摩擦学性能指标可以准确预测设备发生磨损故障的发展趋势。

4 油液监测与诊断技术在煤矿的应用

作为煤矿企业，机械设备所处的工矿条件恶劣，机械设备损坏严重，影响到正常生产与安全，有必要建立完善的监测体系以提高设备完好率，减少不必要的投入。特别有时监测不到位，小事故酿成大事故，损失巨大。煤矿企业建立健全油液监测体系应做好以下三项工作。

4.1 配备品质精良、功能齐全的各类油品检查仪器设备，具备检测项目多、数量大、速度快等特点，为快速判断故障提供准确及时的数据。硬件设施除需配备发射光谱、红外光谱、铁谱、颗粒计数等磨损污染颗粒监测仪器外，还需配备黏度、闪点、水分、总酸值、总碱值、倾点、泡沫、不溶物、机械杂质等10种常规油品检测手段。软件方面：第一，建立实验室及监测数据局域网，将主要设备如采煤机、运输机、主通风机、空压机等监测数据及油品检测数据传输给机电科及主要矿领导，以便相应采取措施；第二，建立功能齐全的数据库管理系统和报告生成系统，生成各种格式的油液监测报告；第三，建立基于专家知识的计算机智能诊断系统，提高判断问题的准确性和科学性。

4.2 应当具有符合规范标准要求，保证测试结果足够准确的检测能力，考虑到经济性，以最少的检测项目达到最佳监测效果；对于具有国家标准以及ISO和ASTM等国际标准的检测方法，应严格按照标准方法进行检测，以保证监测诊断结论的科学性和合理性。

4.3 应当建立具有丰富经验积累的高素质、高水平的专家型油品监测技术队伍。通过与高等院校和科研院所合作，培养具有扎实理论基础，同时具有在油液监测和诊断实际经验的监测人员，并在解决实际问题的过程中不断发挥专业人员的技术价值。

5 案例

神东煤炭集团+补连塔煤矿转载机减速器事故

事故经过：2013年3月30日，设备管理中心油液监测人员在对补连塔矿综采工作面设备油样的例行化验中，发现煤机左摇臂行星头油样严重乳化、且存在超过80μm的滚滑复合颗粒，视场浓度超过80%，且存在红色氧化物颗粒，摩擦聚合物、严重滑动颗粒和切削颗粒。立即通知矿方机电人员对该设备进行检查。矿方机电人员检查发现左摇臂行星头漏油，而且有异响，矿方立即向设备管理中心调剂部申请更换减速器。但矿里因客观原因未能及时更换，致使事故扩大化，导致减速器Ⅰ轴损坏。

事故原因分析：在油液监测报告显示异常的情况下，因客观原因，矿方未能及时更换减速器，导致减速器Ⅰ轴损坏。

点评：油液分析能够报告和预测的反映齿轮箱内部的异常磨损和可能出现的故障。严格按照油液分析报告进行换油或采取其他措施能够有效较低设备故障率，提高生产效率，延长设备寿命。

6 结束语

在煤矿生产中，机械设备的应用可以有效的提高生产效率，促进煤矿企业的发展。为了保证生产能够安全稳定的进行，对于机械设备的运行应该加强安全监测。现阶段油液监测体系在煤矿综采设备的运行中广泛的应用，对设备的运行状况进行监测，可以及时的发现问题，提早制定出预防对策。在油液监测体系中，应该掌握科学的监测方法，利用先进的设备和技术，对设备的运行状态进行监测。通过油液监测体系的运用，可以有效的减少设备故障的发生几率，减少维修成本，提高运行效率，提高设备的安全性，延长设备的使用寿命。随着科技的不断发展，各项新技术和新设备会逐渐的用到煤矿生产中，为煤矿生产创造更大的经济效益，所以为了保证机械设备的安全运行，在监测技术方面还要不断的提升，为设备的安全稳定运行提供有利的基础，从而确保煤矿的安全生产。

参考文献

[1]张培林，李兵，徐超，等.齿轮箱故障诊断的油液、振动信息融合方法[M].北京：机械工业出版社，2011.

[2]杨其明，严新平，贺石中，等.油液监测分析现场实用技术[M].北京：机械工业出版社，2006.

[3]尚慧岭，张新城，孟繁华.采掘设备液压系统污染控制研究与实践[J].煤炭科学技术，2009（11）：54-48.

[4]徐启圣.智能化多规则油液综合故障诊断理论及方法的研究[D].上海：上海交通大学，2007.

第3篇：设备故障诊断范文

【关键词】机电设备；故障；诊断；发展

一、前言

如何有效的检测机电设备故障成为当前人们急切关注的焦点问题，特别是随着智能化时代的到来，是否可以依靠先进的技术解决存在的历史问题，更成为机电设备故障诊断技术发展的关键所在。针对机电设备诊断技术，需要首先发现机电设备所存在的故障问题及原因，并针对不同的原因采取不同的方法，才能够有效避免由机电设备故障造成的重大安全事故的发生，从而避免由于机电设备故障给国家以及人们造成的人身伤亡和经济损失。

二、机电设备故障诊断的必要性解析

1、机电设备故障诊断技术缺乏完整的理论体系

机电设备在运行过程中，为了更好的输出产品，需要高速率、高效率的运行。为了确保生产效率可以有效的提高，很多机电设备没有进行良好的定期检查，机电设备故障诊断技术大多针对机电设备的固定部位，缺乏整体性和代表性。机电设备故障诊断技术虽然已被广泛运用，但是机电设备故障诊断技术仍然没有形成完整的理论体系，也没有相关的行业技术标准和参考技术规范，导致了理论与实际脱节，真正的机电设备故障诊断技术没有得到实际应用。

2、机电设备故障诊断的不确定性

传统的机电设备故障诊断技术大多针对设备自身的运行状态，工作人员一般依赖于现有的经验知识。但是，由于机电设备各元器件之间存在的差异性、直接经验的局限性、设备运行的规律等原因，直接导致机电设备故障诊断出现较大的不确定性。正常状态和可疑状态下的机电设备各元器件之间其实不存在明显的区别，在机电设备故障未出现之前，机电设备仍然正常运行，所以，很难做出准确的诊断，只有当机电设备无法正常运行时，机电设备故障才被发现。因此，机电设备故障诊断技术的不确定性，很容易造成机电设备故障的判断失误。

由此可知，机电设备故障诊断技术是一项复杂的系统工程，做好机电设备故障诊断是时展的要求，对于设备修理工作的有效开展具有非常重要的意义，切实有效的提高机电设备故障诊断工作的准确性和提高效率，才能保障人身以及财产安全。

三、机电设备故障诊断流程

1、机电设备故障前诊断

为了有效的减少损失，在机电设备健康状态下需要重视机电设备故障问题，不可以忽视故障前的诊断工作。做好机电设备故障前地诊断工作可以高效的解决存在的故障隐患问题，故障前诊断主要表现在对机电设备元器件以及工作状态进行智能检测，主要包括信号检测、特征提取、状态识别，从而做出诊断决策。通过获取机电设备各组成部分的工作情况，进行分析，做出设备运行情况的故障前诊断，从而有效预防机电设备故障的产生。

2、机电设备故障后诊断

如果机电设备产生故障，做出故障后诊断，需要进一步的确定故障所具备的性质，故障发生程度，属性以及类别，机电设备发生部位，结合众多因素，做出初步诊断，判断机电设备故障产生的原因，从而做出更好的控制、调整、维护工作。现将机电设备故障流程（如图1所示）做出图示，只有在故障前和故障后做好诊断，才能有利于机电设备故障诊断技术的可持续发展。

四、机电设备故障诊断技术探究

1、机电设备故障诊断技术

机电设备在运行中，由于受到外界环境的影响、机电设备的劣化、机电设备各元器件的失效、机械零部件的磨损、机械零部件的变形等，直接影响到设备的正常运行。在机电设备故障诊断中，很大程度需要做好电气方面诊断工作，针对电气设备的诊断，采取以下技术：

（1）回路分析法

电路都是有回路组成，所以当机电设备电气线路发生故障时，可以充分利用电路分析方法，针对电气性能的回路进行定点分析，缩小故障范围，从而更快排除疑难所在。

（2）状态分析法

机电设备在各个状态情况下都有其标准值，当电器设备出现问题时，可以采用设备启动、暂停、运转、反转等不同步骤判断各个状态的特性，与标准值进行比较，从而分析出问题所在。

（3）其他方法

采用视觉，观察故障所在有无明显问题所在；采用听觉，观察电气噪音等问题；采用嗅觉，电路是否有烧焦等味道等等。

2、射线探伤诊断技术

当机电设备因为某种原因出现故障后，无法利用预防诊断技术，此时需要采取故障后技术。而机电设备由于封装性较强，很多问题凭借肉眼无法发现，而利用射线探伤技术可以彻底的解决这个问题。射线探伤可以通过射线扫描，检测设备的介质密度变化，基于介质变化图谱，做出更好的分析。

3、信息智能化诊断技术

利用信息智能化技术，检测机电设备存在的问题，可以更有效的解决潜在问题。充分结合信息处理技术、计算机数据处理以及网络传输技术，可以对机电设备进行远程控制，并通过网络传输实现智能化解决，提高人员的安全性以及工作的效率性。因此，利用信息智能化诊断技术，不仅可以减少人员工作成本，还可以做好机电设备故障诊断工作。

五、结束语

机电设备作为重要的技术工具，为人们的工作以及生活水平提供了诸多方便，为了有效的解决机电设备在运行中产生的故障问题，提高设备的健康度，需要对机电设备故障诊断做充分的准备工作。不仅需要对其理论知识进行高效充电，还需要做好机电设备故障前检测以及机电设备故障后诊断，双管齐下，可以有效的解决机电设备可能产生的故障问题，从而促进机电设备故障诊断技术更好发展。

参考文献

[1]张斌，张薇薇.机械设备故障诊断技术概述[J].建筑机械化，2005，（8）：14-1

[2]李建勇.机电一体化技术[M].北京：机械工业出版社，2004

[3]崔彦平，傅其凤，葛杏卫等.机械设备故障诊断发展历程及展望[J].河北工业科技，2004.（4）：59-6215，36

第4篇：设备故障诊断范文

关键词：电力设备；状态监测；故障诊断

中图分类号：F407文献标识码： A

电力设备诊断技术当前在开展过程中，主要是实现了状态监测和故障诊断两个方面的技术实施，在诊断监测过程中，通过提取故障信号，进一步开展检查维修工作，或者是通过对收集到的信号进行分析和处理，从而能够获取有效的状态信息，进一步做好故障机理分析、在线监测、监测信息传递、处理和存储等工作，从而不断的推动我国电力设备状态监测和故障诊断技术的提高，促进我国电力系统的良好行业，改善我国电力行业的发展现状，实现可持续、安全发展。

1.在线状态监测系统

1.1信号采集

电力设备在系统状态监测运行过程中，其在线状态监测系统主要就是在设备运行过程中，能够持续的开展检查工作，准确的判断设备运行状态，预测设备在未来的运行发展状态，通过设备运行状态量能够有效的反映设备运行情况，获取诊断对象的状态信息，通过采集电力设备的电压、电流和频率等信号，进一步依据所获取的信号来开展信号采集工作。通常情况情况下，在获取信号的过程中，有多种采样方式，第一，一次性采样方式，每次获取一个足够数据处理所需长度的信号样本；第二，定时采样，按照事前制定的周期进行采样分析；第三，在设备运行过程中发生故障后对其输出信号进行采样；第四，在设备故障诊断过程中，针对其有关的监测和跟踪信号，采取特殊的采样方式。

不同的采样方式目的就是为了能够获取电力设备运行状态，能够做出准确的判断，提高设备运行效率，对于断路器状态的好坏监测能够利用跳闸轮廓法和振动监测方法获得断路器的状态信息。

1.2数据传送

信号处理系统和监测设备的距离通常情况下都比较远，在传输过程中很容易受到外界的干扰，那么就可能造成对系统运行的影响，因此在信号传输过程中，需要先将信号进行模数转换，预处理和压缩打包后，再利用通信路径传输到处理控制中心，这样就可以将信号进行无阻断传输，保证信号传输的准确性。

1.3数据处理

在数据处理过程中，当接收中心收到通信线路传输来的状态量数据包以后，就可以利用不同的数学方式来对数据包进行很好的解析处理，在使用过程中，通过信号之间的数字化转换能够保证在时域中实现两个不同信号之间的相关分析搜索，进一步对另一个信号进行处理分析，在整个数据处理过程中，可以通过利用数字信息技术、智能控制技术等进行数据处理，提高了电力设备在线监测效率。

2.故障诊断

2.1故障信号特征量的选取

信号处理技术就是在很多的信号中能够准确的获取有用的信息，通过对这些信息进行进一步的传输和转换，从而能够提高电力系统的运行效率。在系统设备运行过程中，一种故障通常是通过若干的故障特征量来显示的，但是一个故障特征量也可能是不同的故障原因所致，因此在故障和故障特征量两者之间的关系并不明确，故障特征量的选取和提取是故障诊断中的难点问题。在对电力设备运行状态进行状态监测和故障诊断过程中，通常会由于故障特征量选取不当，而造成错误的故障诊断，当然也可能是由于故障的错误判断，选错了故障特征量，从而使得其运行状态存在很大的不合理。在选取过程中，存在错误诊断的原因就是由于故障特征量之间存在交叉区域，这就使得在交叉区域的故障特征量存在很大的模糊性，因此在选取故障信号特征量时，一定要选择具有代表性的特征量。

2.2故障诊断

在故障诊断过程中，其诊断方式不是单一的，下面我简单对常见的几种故障诊断方式加以分析探讨。

第一，利用多种传感技术和信息融合处理技术进行诊断。多种传感技术就是通过多个传感器来对同一个监测对象进行不同角度的诊断和观察，对同一个故障采用多个故障特征量进行分析，实现了多层次、多领域角度的特征量采集，在故障运行过程中，可以选择反映灵敏度较高的状态信息量，从而能够实现全面的故障诊断。

信息融合处理技术就是将传感器获取的信息数据进行处理，在设备故障诊断过程中，针对不同特征空间的反映进行相互联系，然后在信息融合处理技术实施过程中，能够求同去异，这样就可以提高电力设备监测和诊断的准确性，在信息融合技术实施过程中，不断的提高诊断准确率。

第二，基于特征空间矢量的诊断方式，这是一种通过对故障误差来进行故障特征量修正处理的方式，在故障诊断过程中，这种诊断方式具有较高的适应能力，能够针对不确定性和改变性的复杂对象进行故障诊断，在诊断过程中，在每次发生故障后，选择之前的故障征兆矢量作为监测对象，之后再选择一个新的先验征兆矢量，通过对误差进行计算和修正后，从而获取准确的征兆矢量，提高故障诊断效率。

第三，针对电力设备固有特性和在线监测状态信息量中的不确定因素进行综合考虑，能够按照最大隶属度原则进行故障分析和诊断。将信号采用模糊数学方式进行故障诊断，对故障的随机性和模糊性问题进行分析，建立相应的随机性方程和模糊性方程，能够以故障原因为方程变量，故障征兆为方程参数进行分析探讨，建立关系矩阵，做出正确的故障变量分析，提高故障诊断的准确性。

在上述三种不同的故障诊断方式进行诊断过程中，可以通过结合现代化技术，比如专家系统、人工智能等方法进行诊断，通过改进模糊神经网络在故障诊断中的应用效果，能够在建立的故障模型中进行故障的准确识别，提高故障诊断效率。

2.3故障诊断分析技术

故障诊断分析主要是对系统设备运行过程中发生故障的物理、化学过程等进行故障因果分析，在设备运行发生故障后，需要寻找故障特征量，对大量复制的设备状态特征量进行分析和整理，能够利用基于特征空间矢量的诊断方式，从而能够进行模糊识别，通过寻找适合的故障特征参数，从而判断故障种类和原因，能够进行很好的维修工作开展，提高设备运行效率，降低设备运行过程中的故障发生率。

电力设备故障诊断技术逐渐向着数字化、智能化等方向发展，在设备运行过程中，利用局域网传输的诊断信息，实现远程信息传输和故障诊断，在电力系统运行过程中，逐渐实现了设备状态监测和故障诊断信息的传输，在技术装备上进行很好的状态监测和故障诊断分析，从而保证信息传输的准确性和系统设备的良好运行。

3.结束语

随着我国电力监测技术的快速发展，传感器技术和信息技术也不断取得发展进步，在电力设备状态监测和故障诊断分析过程中，通过融合传感器监测技术和信息处理技术能够有效的提高设备监测的准确率，做好相应的设备运行故障监测和诊断，实现对故障设备的预测和准确诊断，进一步提高我国电力系统的运行效率。

参考文献：

[1]刘念，陈卓，薄丽雅．电力设备状态监测与故障诊断［J］．高电压技术，2005，31（04）：46-49.

[2]程玲．电力系统设备状态监测与故障诊断［J］．水电厂自动化，2008，29（03）：67-69.

第5篇：设备故障诊断范文

关键词：煤矿;电子设备;故障诊断;维修

引言

在日常煤炭开采过程中，煤炭电子设备故障诊断和维修是煤矿行业里的一大难题，也是煤矿企业关注的重点问题。如何快速诊断出煤炭电子设备故障并及时展开维修工作，解决故障问题，是煤矿企业一直致力研究的问题。

1常见的煤矿电子设备故障诊断技术

1.1无损检测技术

无损检测技术，也就是非破坏性检测技术。无损检测技术的工作原理是在不需要对电子机械设备外表进行任何破坏的情况下，对相关电子设备进行故障检修。这种技术主要是通过超声波、磁粉在特定的电子设备表面进行故障检测，在电子内部通过释放微波、射线等，结合其他检测技术对电子设备内部进行检测，综合两者的结果，得出最终的故障诊断结论。使用无损检测技术诊断电子设备故障时，需要工作人员对检测的电子设备相关信息进行分析处理，结合现场诊断结果来判定所检测的电子设备是否存在故障。无损检测技术同样能在电子机械设备正常运转的情况下进行故障检测工作，丝毫不影响煤矿正常开采作业。这种故障诊断技术是煤矿电子机械设备故障检修中常用的方法，也是煤矿企业常用的故障诊断技术方法[1]。

1.2振动检测诊断技术

振动检测诊断技术就是依靠相关设备在运行过程中发出振动和对应的特征，以及参数的变化，以此来分析煤矿电子机械设备的运行状态，用参数来判断电子设备是否存在故障和存在什么样的故障。利用振动检测诊断技术为煤矿电子设备检测故障，既能不影响煤矿开采生产，还能准确检测出煤矿电子设备中的故障，所以，这种诊断故障的技术是煤矿企业首选的故障诊断技术。选用振动检测诊断技术有两大方面的优点，一是振动检测诊断技术能在相关电子机械设备工作的状态下进行故障诊断，不影响煤矿正常生产作业；二是振动检测诊断技术适用于各种煤炭电子机械设备的故障诊断，不受电子设备款式型号限制。这两大优点可以减少煤矿企业在机械设备故障上的人力物力投入。另外，煤矿电子机械设备一般体积较大，在技术故障诊断中往往比较麻烦，故障诊断精准性比较低，但是，振动检测诊断技术对于体积较大的煤矿电子机械设备故障诊断一样方便快捷，准确性高。还有一点就是，振动检测诊断技术可以保证煤矿开采正常运转，使煤炭采集的全部环节都能正常有序进行。

1.3红外测温检测技术

红外测温检测技术就是利用红外辐射的热效应，通过温差电效应、热释电效应和热敏电阻等来检测所吸收的红外辐射，间接地测量辐射红外光物体的温度。红外测温检测技术可以对正在运行的电子设备进行非接触检测，可以拍摄其温度场的分布、测量所有部位的温度值，据此对电子设备的外部及内部故障进行诊断，具有实时、遥测、直观和定量测温等优点。在煤矿机械运转过程中，电子机械设备会产生热量，正常的热量通过电子机械设备自身的散热系统散发掉是不影响电子设备正常工作的，但是当电子设备中某些部件出现问题时，产生的热量大于正常工作产生的热量，电子设备自身不能排出热量就会造成机械故障，维修人员可以通过红外测温检测技术，及时找到电子设备故障部件，排除故障隐患，确保煤矿开采工作正常进行。需要注意的是，红外测温检测技术不适用于室外温度较高的情况，在利用红外测温技术对电子设备进行故障诊断时，要注意相关电子设备的维护。红外测温检测技术并不适用于所有的煤矿电子设备故障诊断，但随着科技水平的提高，红外测温检测技术会被不断改进，进而能应用于更多的煤矿电子设备故障诊断中。

2减少煤矿电子设备故障的措施

2.1使用高性能油、减少电子设备故障

大多数煤矿电子设备产生故障的原因是由于机械磨损，因为煤矿开采一般都是24h高强度工作，很容易因为磨损过度造成机械设备故障。使用高性能油可以有效保证机械设备正常运转。因此，在日常煤矿电子设备维修保养中，使用高性能油，能减小电子机械设备工作运转中的摩擦，进而减少磨损，降低电子机械设备故障的发生几率，延长机械设备的使用寿命，减少设备维修成本，提高煤矿开采效率和煤矿开采产量[2]。

2.2简化电子设备的设计结构、降低维修难度

由于国内的煤矿电子设备结构复杂、体积庞大、维修技术有限，无形中加大了工作人员的故障诊断和维修难度。因此，作为煤矿电子机械设备的设计者，在设计电子机械时，需考虑各方面因素，最大程度地简化电子机械设备的结构，并提高机械设备操作的灵活性，降低维修工作人员保养维修的难度，为煤矿企业减少维修投入，降低培训成本，从而提高煤矿企业的整体效益。

2.3加强专业技术人员的技术水平和操作技能

电子机械设备的故障发生几率与操作人员的操作技能、维修工作人员的专业技术水平也是息息相关的。煤矿电子设备的故障维修是一项专业要求很高的工作，使用电子设备的工作人员也必须熟悉机械设备的各种性能和使用方法。按操作规程使用电子机械设备，定期对电子机械设备进行专业日常维护保养，是减少设备故障的有效措施。煤矿企业应完善煤矿电子机械设备维护管理制度，对相关工作人员进行岗前培训考核，保证在岗工作人员具备相关专业技术[3]。加强监督管理工作，定时开展在岗工作人员专业技能培训考核，提高工作人员的工作积极性，激发工作人员的竞争意识，创造良好的工作氛围。加强专业技术人员的培养、提高操作人员的操作技能，可减少煤矿电子设备人为故障，在技术上提高了煤矿电子机械设备的可维修性。

2.4做好电子设备信息采集工作日常

电子设备信息是诊断故障、维修设备的重要依据。相关工作人员要做好日常电子设备信息采集工作，监督人员必须每天检查核对，不能忽略任何一个细节。若在电子设备出现故障时，维修人员可以根据日常设备工作信息诊断故障原因，并快速处理故障。记录电子设备信息，还能方便查找事故责任人，提高工作人员的责任心，避免发生更多故障，降低机械信息的偏差。

3结语

煤矿电子设备在煤矿采矿作业中占据主导地位，电子机械设备采矿也是煤炭采集的主要方式。随着国内外煤炭需求量的逐渐增大，提高煤矿电子设备故障诊断技术和维修技术迫在眉睫。因此应加大对煤矿电子设备故障诊断与维修技术的投入，以提高故障诊断与维修技术，可降低故障发生率，提高采矿产量。

参考文献

[1]褚卫忠.煤矿电子设备的故障诊断和维修探讨[J].科技资讯，2015，13（23）：22.

[2]王晓东.煤矿电子设备的故障诊断和维修[J].电子技术与软件工程，2014（16）：155.

第6篇：设备故障诊断范文

关键词：矿山机电;设备;故障;诊断

对矿山机电设备而言，设备检修和故障诊断对预防设备运行事故的发生具有重要作用，而故障诊断技术涉及到计算机技术、信息技术、传感器技术等多个不同的学科，其工作原理主要是通过状态检测、故障诊断等当时，对机电设备的运行情况和各种参数进行定量的掌握，并以此为基础，对机电设备的安全性、可靠性以及工作性能进行预测，提出相应的诊断决策方案，给出诊断结论，最终目的是实现对机电设备的故障进行准确、高效的预测，最大限度的减少维修的盲目性和频率，提高设备的运行效率，确保设备能够正常的运行。

1.矿山机电设备检修与故障诊断技术的定义与特点

（1）矿山机电设备检修与故障诊断技术的定义。矿山设备工作运行是否正常主要取决于该设备能够根据自身功能特点、是否正常运转以及该设备能否与该有效能相符合。矿山设备的非正常运转，通常指该设备在运转的过程中发生故障，该故障会影响到其它零件的正常工作，导致该设备很难满足生产的发展需要。而故障检测诊断技术是指通过设备的工作状态信号变化，对设备展开准确定位，从而能够精确发现存在的问题，然后及时处理相关问题，通过该技术可以确保矿山设备的安全运行。

（2）矿山机电设备检修与故障诊断技术的特点。矿山机电设备故障检测诊断技术具备以下特征：其一是目的性。即故障诊断目的非常明确，可以迅速对运行中的设备开展故障定位与分析，同时，在定位与分析的基础上制定高效率的维修方案，从而确保矿山设备得以正常运行;其二是该技术是复合型技术。矿山诊与维修都与动力学与物理学等多种学科关系密切，通常涵盖液压器操作、机械制造等的原理和应用等有关专业的领域。因此，矿山故障检测诊断技术涉及到多种学科领域，是一项综合性技术;其三该技术是理论化向实践转化的技术。该技术的全部的诊断方法及维修技术都是按照时间来定，解决办法与结果能够直接转化为实践，并能够运用于实际操作。

2.矿山机电设备故障诊断技术

2.1 故障诊断技术概述

2.1.1故障诊断技术

矿山的机电设备在运行时均会产生物理变化或者化学性能的转化，这样势必会造成设备的外在形态的改变，如温度升高、电压电流以及功率的变化等，检测人员可以通过对设备的这些参数变化的分析来了解设备的运行状况。故障诊断技术就是依照不同参数的不同变化规律，而预判断设备是否出现故障及出现故障的具置，以便及时采取科学有效的措施，防止出现不必要的损失，提高了设备运行效率和安全性。

2.1.2故障的信息采集

设备的故障信息可以通过对设备的运行状态进行观察，通过看、听、触摸的方式判断其是否出现故障;还可以利用传感器等仪器对设备多种状态数据进行采集，如振动信号、温度变化信号、加速度及位移信号等，然后分析采集到的信号，判断设备运行状态。

2.2 故障诊断技术分类

机械设备故障诊断技术有很多种，对于矿山机电设备来说，不仅要振动、冲击矿物粉尘等地下工作环境以外，还要考虑到设备工作范围小以及维修难度大等特点，选择合适的检测仪器。因此，对于机电设备的故障诊断要根据设备运行的具体情况确定有针对性的处理方案，采取切实有效的技术措施。

3.检修与故障诊断技术在矿山机电设备运行中的应用

3.1 矿用高压异步电动机故障诊断

矿用高压异步电动机是矿山生产与运行当中非常重要的一部分，如果题发生故障，不但会给煤矿造成巨大的经济损失，而且会对煤矿正常的生产运营产生极大的影响。通过现代信号处理技术与人工智能技术，能够及时的对矿山异步电动机开展故障诊断，并且效果显著。一般认为异步电动机故障检测和诊断方法主要包括：局部放电检测、电流高次谐波检测以及磁通检测。这些技术能够有效的确保矿用高压异步电动机正常运行。

3.2 矿井提升机检测和故障诊断

矿井提升机是矿井生产与运输的主要设备之一，在矿山生产中具有极其重要的地位，它通常承担着提升原煤与矸石，下放有关材料以及升降人员等工作。矿井提升机的运行是否正常，与一个煤矿是否正常运作，与煤矿工作人员的生命是否安全密不可分，因此矿井提升机的重要性不可忽视。我们国家很多科研机构与科研人员均开展了许多的研发工作，从而在一定程度上保障这一领域的安全性。然而矿井双筒提升机松绳情况却发生频繁，如果因此类情况发生事故将造成巨大的损害。

3.3 采煤机工况检测和故障诊断

和国外得先进采煤机相比较，我国国产采煤机的整机水平非常低下，和国外采煤机先进水平仍然存在着非常大的差距。为了从根源上转变我国国产采煤机检测水平低下的落后现状，原煤炭部把“电牵引采煤机工况检测及故障诊断系统”的研发列入到“九五”重点科技攻关计划。这种故障检测诊断系统主要报矿：左、右摇臂检测部分、机身检测部分、高压控制箱检测部分、变频器通信部分以及工况检测及故障诊断部分。从目前来看，该技术已经获得了显著的成效，在该领域获得巨大突破，有可能完全攻克这一难题。

4.结语

机电管理作为煤矿企业的重要管理系统中的一个组成部分，是对综合性人和物的进行管理，是煤炭企业提高经济效益重要保障。随着我国煤矿企业的机械化程度日益提升，目前，因为煤矿的生产条件与生产环节的复杂性与多样性，机电设备管理正逐渐被大面积的运用。如果要确保矿山的稳定生产，并增加生产效益，就要高效的利用好故障诊断技术，并做好机电设备保养与维护的工作。

参考文献：

第7篇：设备故障诊断范文

机电设备是现代化工业生产中不可缺少的重要设备，提高机电设备故障诊断维修技术有利于保证企业正常有序生产。结合现状，本文对焦化企业中机电设备故障诊断进行了具体的分析。

关键词：

焦化企业；故障成因；机电设备故障诊断

1机电设备故障成因

在实际生产中，机电设备可能发生各种意想不到的故障，技术人员要想快速地对其进行维修检测，就必须先明白导致机电设备发生故障的原因有哪些。根据相关人员实践总结，导致机电设备发生故障的成因有五点。

（1）设备选型。部分机电设备的设计存在瑕疵，准确度不够高，设备制作材料选择不合理。机电设备防护设计不到位，缺少必要的安防部件。还有的机电设备操作平台存在问题。焦化企业购买了这种机电设备，在以后的生产作业中会经常出现问题，且不易修复；

（2）管理人员。就目前来说，我国焦化企业还处于上升发展阶段。机电设备的使用及保养维修技术还不够全面。同时，缺乏专业的维修保养技术人员，导致机电设备在使用后无法得到有效的检修维护，小问题逐渐变成大故障；

（3）运行环境。焦化企业生产环境较为复杂，机电设备经常需要在高温、潮湿、通风不畅、强腐蚀、多化学试剂等各种环境中运行。这些环境不能很好的满足机电设备的运行需求，因此机电设备在运行一段时间后极易发生故障；

（4）操作人员水平。操作人员水平的高低直接影响机电设备的运行安全和运行寿命，部分操作人员没有经过专业的技能培训，不了解机电设备的基本性能和操作流程，操作手法全凭个人经验和感觉。这样极易损伤机电设备部件。严重时还会彻底损坏机电设备，引发意外事故；

（5）后期维护。机电设备在长期运行之后，其零部件必然会受到磨损或报废。这时就需要及时修复或更换核心部件，以减缓机电设备磨损程度[1]。但是，很多焦化企业管理人员并不重视机电设备的维修保养。机电设备部件受损后继续运转，久而久之，使得问题越来越严重，导致机电设备维修成本增加或彻底报废。

2故障诊断的具体分析

2.1故障诊断类别

一般情况下，机电设备故障诊断分为两大类。第一类是简易诊断，这种诊断需要技术人员在设备现场进行。首先，技术人员对设备运行状况及各零部件进行观察，判断其零部件外形是否发生形变，熔断器是否熔断，螺丝是否松动，活动部件是否错位等等。其次，技术人员要在机电设备运转时仔细听设备响声是否有异常，是否有与生产作业无关的杂音，以此来判断设备是否存在故障。最后，还需要通过嗅觉来进行诊断，设备电路出现故障时会发出一些刺鼻的气味，技术人员可以根据气味来判断出设备电路是否存在问题，另外，设备受到腐蚀时也会散发出一些异常气味，这些都可以通过嗅觉来进行诊断。第二类是精确诊断，精确诊断必须借助专业的仪器才能进行。精确诊断可以根据故障类型快速地分析出故障原因，使机电设备在短期内恢复运行，是一种科学高效的诊断方式。例如，在发动机的故障诊断中，可以借助振动检测仪器来进行故障分析。将发动机轴振动的相对位移和绝对位移值作为参考标准，利用轴承振动和轴振动来评价它的异响及振动。同时，还可以用振动速度器或者加速度传感器对其振动速度值进行测量，以此来对其振动量进行评价，进行故障诊断。

2.2故障诊断方法

2.2.1振动监测诊断法

振动监测诊断是机电设备故障诊断中最常用的一种方法，其工作原理是通过采集设备振动敏感点的数据和特征来对设备现状进行分析，发现其故障。因为大多数设备运行都会产生振动，且振动具有多维性和无损性，所以其适用范围较广[2]。因此，振动监测诊断成为故障诊断的首选方式。

2.2.2油液磨屑分析诊断法

油液磨屑分析诊断法通常用来诊断机电设备的系统和液压系统。机电设备在运行过程中，各部件会产生摩擦，这些由摩擦产生的磨屑会散落在油液介质当中，机电设备的摩擦程度和运行状态不同，其所产生的摩擦磨屑也会有所区别。油液磨屑分析诊断法就是通过对这些磨屑的状态和油液介质产生的反应进行分析，以此来判断设备的运行状态和故障。例如，利用光谱仪来检测油液介质中各种物质所发出的有特定波长的光，确定其含量和发生的化学反应，通过这些这些数据就可以得出设备的磨损程度及故障点。

2.2.3远红外测温诊断法

远红外测温诊断法是一种根据机电设备各部位的温度来判断设备运行状态及其故障的方法。例如，设备部件受到磨损、电器开关部位老化、变压器超负荷工作、发动机排气管堵塞等都会使其部位温度升高，远红外测温诊断法就是根据设备的这种温度变化来判断设备是否出现问题。

2.2.4射线扫描诊断法

射线扫描诊断法是一门的新设备故障诊断技术，它的应用范围非常广。它的诊断原理是利用Y射线对设备进行扫描，得出设备内部介质密度的变化图谱，通过对图谱数据进行计算分析来确定设备的故障，为技术人员维修提供参考依据。

3机电设备故障诊断示例

3.1通风机故障诊断

某通风机运行过程中经常发生异响，难以启动，其诊断分3个步骤进行。①确定故障检测点（敏感点），敏感点必须能够最准确地反映出发动机运行现状及性能，其具置如图1所示；②用振动速度器和加速度传感器对各敏感点进行检测，检测内容包括通风机振动的速度、加速度、轴承位移等各种参数；③运用数据分析处理器分析所得参数。这些参数经过大滤波处理之后，被输入A/D转换器，将振动模拟信号转变为数字信号。接着数字信号又被处理分析诊断装置进行分析处理。最终通风机振动参数会以图表的形式输出，技术人员根据图表上的时间曲线和频谱来对通风机状态及故障点进行判断。

3.2电器系统故障诊断

电器系统故障诊断分为4个步骤。①对电器系统的整体结构进行检测；②对电器系统的电路进行检测，具体包括开关电路、压力变送器、温控系统等；③对电器系统的电量参数进行检测；④对电器系统和通风机环境参数进行相关测试。电器系统故障诊断较为繁琐，具体流程见图2。某机电设备发生间断性自动停机故障，技术人员采用远红外测温诊断仪和振动速度器进行检测。第一，利用远红外测温仪检测机电设备的供电部位及其运行系统，把设备电器系统作为检测的重点。查看机电设备电器开关及电器控制系统温度是否存在异常，电动机散热系统是否存在异常；第二，利用振动速度器和加速度传感器对电动机及通风机进行检测，查看其是否存在故障[4]。技术人员结合以上故障诊断数据，得出如下结论：①设备开关接入点及控制系统温度异常；②电动机和通风机振动曲线频谱异常。以此作为参考，最终查明机电设备开关接入点线路老化，且电器控制系统存在散热不良的问题，导致设备温度过高自行停机。同时发现电动机及通风机轴承磨损严重，运行过程发热量大，经常产生抱死现象。

参考文献：

[1]常志刚.探究焦化厂机电设备检修与维护[J].科技风,2015,04:115.

[2]郭强.浅析故障诊断技术在矿山机电设备维修中的运用[J].机械管理开发,2014,05:80-81+83.

[3]安健.焦化厂备煤软冗余控制系统[D].太原理工大学,2015.

第8篇：设备故障诊断范文

【关键词】电气；故障；诊断

0 前言

电气设备是人们生产和生活中的重要组成部分，不仅提高了人们的生活水平，也给工业生产带来了很大的驱动作用，对于我国的经济发展也有着非常关键的影响。在日常的生产和生活中，保证电气设备的正常高效地运转，能够提高人们的生活质量和生产效率，对于我国的经济发展起到了一定的稳定作用，因此，加强电气设备的故障诊断工作有着重要的意义。

1 电气设备故障类型

1.1 按故障发生时间分类

电气设备在实际应用中，经常会出现各种故障问题，根据电气设备故障发生的时间可以将故障分成不同的类型，一般来说，故障发生的时期大致可分成三个阶段：早期，中期和后期，在这三个阶段出现的电气故障分别称为早期故障、中期故障和后期故障。电气设备的早期故障一般都是因为电气设备的设计不合格或者在加工制造的过程中出现问题而导致的，电气设备的早期故障占电气设备故障中的多数，特别是在电气设备的使用初期，容易发生这种故障。在电气设备的使用过程中出现的故障一般为偶然故障，这类故障发生时带有一些偶然性，有些是因为操作不当或者设备疲劳等引起的，但是如果电气设备的设计与制造没有太大问题，在电气设备使用的有效期内中期故障发展的概率比较低。电气设备的后期故障大多由设备的老化磨损引起的，尤其是电气设备的维护不及时或者员工没有正确操作时，更容易引起后期故障。

1.2 按故障发生过程的表现分类

电气设备的故障可以按照发生过程的表现进行分类，主要分成三种类型：软故障、硬故障和间歇故障。电气设备中的各项元件在使用的过程中是发生变化的，这种变化使得电气设备对于环境条件的影响也发生一定的变化，如果变化太大超出了容差，那么电气设备就会出现一些故障，这种由设备元件参数变化引起的故障称为软故障。在电气设备的使用过程中，对于电气设备软故障的测试主要有两种方式，一种是在电气设备使用之前进行测试；另一种是在电气设备的使用过程中进行实时的监控预测。电气设备的软故障是随着时间的变化而产生的一种缓慢变化，但是在电器设备的使用过程中，设备的元件参数突然发生变化也会导致电气出现故障，这种故障就属于硬故障。电气设备的硬故障不同于软故障可以进行测试，硬故障既不能提前测试，也不能进行监控预测，带有一定的偶然性。当电气设备使用时间过长时，设备容易出现老化、接触不良、容量不足等问题，这些问题也会导致电气设备出现故障，这种故障称为间歇故障，对于间歇故障的预测难度也非常大，只有在一些特殊的情况下才可以表现出来[1]。

1.3 按故障之间的联系分类

电气设备的使用过程中，有些故障并不是独立发生的，而是有其他的故障有着一定的联系，根据故障之间的相互关系可以将电气设备的故障分为四个种类：单故障、多故障、独立故障和从属故障。在电气设备的使用中，如果电气设备的故障是由一个元件或者一个参量引起的，那么这种故障称为单故障，单故障常常发生在电气设备的运行过程中。如果电气设备的故障是由多个元件或者多个参量引起的，这种电气故障称为多故障。如果电气设备的故障是由器件本身引起的，与其他元件或者参量没有联系，这样的故障称为独立故障。在电气设备的故障中，有的故障是由其他元件或者参量引起的，这样的故障称为从属故障。

2 电气设备的故障诊断方法

2.1 短路法

电气设备的故障诊断是非常关键的，采取有效的措施能够更快地找到故障发生的起因，有利于进行故障修护工作。其中，短路法是常用的电气设备故障诊断方法，该方法主要的诊断过程就是使用导线将电气通道的个别部分进行短路处理，从而检查出有故障的部分。短路法常用于电气设备的高频电路短的检查，也可以作为一种通路检查方法进行诊断。在检查电气设备高频电路的自激或者干扰时，采用短路法能够有效地检查出发生故障的环节，但是需要注意的是，并不是所有的短路法都需要使用导线进行诊断，对于短路交流信号通常使用电容器进行诊断。

2.2 断路法

断路法又称为开路法，也是电气设备故障诊断中常用的方法，具体的诊断过程为甩开与故障疑点联接的后级负载，使得后级负载成为空载或者接上假负载，然后进行诊断。在电气设备的设计中，电路通常都是错综复杂的，对于多级联接的电路进行诊断时，断路法也是适用的，可通过逐级甩开后级负载或者有选择地甩开后级某部分来进行依次诊断。

2.3 分析法

如果电气设备的故障比较隐蔽，常规的短路法和断路法都不容易检测时，需要对电路进行分析，分析电气设备的工作原理、控制线路和控制原理，并且进行初步的感官诊断，根据诊断现象和特征进行详细的分析，逐步缩小故障范围，从而更加准确地诊断出设备的故障所在[2]。

2.4 切割法

在电气设备的故障诊断中，切割法是一种比较高效的诊断方法，实施方法就是将电气上有关的部分进行切割分区，缩小故障的诊断范围，进行排查。但是切割法需要考虑到整个电气设备整体的绝缘下降问题，不能盲目实施。

2.5 对比法

正常的电气设备，其各部分元件和参数一般都有标准参数，如果电气设备发生的故障，设备的某些元件的相关参数会发生变化，在进行诊断时可以将故障参数与正常参数进行对比分析，能够比较快地找到故障部分。

2.6 替换法

有些电气设备的故障诊断比较麻烦，并且往往不能准确地确定，这时可以采取替代法进行诊断。对于有疑点的零部件用正常的零部件替换，测试其性能和参数，如果有变化说明该环节存在着故障。替代法是一种简便易行地故障诊断方法，适用于一些容易拆装的零部件。

3 电气设备故障诊断的现状与发展

3.1 我国电气设备诊断的现状

在我国电气设备的故障诊断方法大多采用断路法进行诊断，具体的实施过程就是先采用断路法确定电气设备发生故障的大置，然后再通过表测法进行进一步的诊断，找到具体的故障位置，然后进行修复工作等。在我国的电气设备诊断中，采用这种断路法进行电器电气设备的故障诊断既又优势又有劣势，需要在实际的诊断中进行调节，达到更高的效率和更好的经济效益。

3.2 我国电气设备诊断技术的发展

我国电气设备诊断技术朝着三个方向不断地发展，第一，电气设备故障诊断技术的综合性越来越强；第二，电气设备故障诊断技术的针对性越来越强；第三，电气设备故障诊断技术的快捷性越来越好。我国电气设备故障诊断技术的发展受到多种因素的影响，信息化技术的发展、电气企业的综合化管理对电气设备的故障诊断技术都做出了一定的贡献，促进电气设备故障诊断技术的发展与进步[3]。

4 结语

我国是一个工业发达的国家，电气设备的应用非常广泛，如何保证电气设备的正常使用是我国工业发展的关键部分。但是在某些工业生产和应用中，电气设备的故障问题一直是国家和企业需要攻克的重大问题之一，与人们的生命安全有着重要的联系，因此企业在生产和发展的过程中，一定要重视电气设备的故障诊断技术和方法，加快电气设备故障诊断工作的信息化进程。

【参考文献】

[1]董保，王殿坤.浅谈电气设备故障诊断方法[J].黑龙江科技信息，2012，26：84.

第9篇：设备故障诊断范文

关键词：钢铁企业；电气设备；故障诊断；维护

引 言：钢铁工业是最重要的基础工业，是其他工业发展的物质基础。随着国家经济建设的快速发展，钢铁行业成为近年来国家宏观调控的重点行业之一。设备投入大是钢铁行业的重要特征，为了更好地发挥电气设备的工作效益，及时地对企业中的电气设备进行故障诊断和维护是非常有必要的。

一、钢铁企业电气设备客观情况

很多企业平时只注重设备的效能，不重视设备的合理使用，也不注重日常维护和保养，导致了故障的发生。电气设备维护人员不仅要牢固掌握相关专业知识，还要充分了解企业内部电气设备的各方面情况。

（1）出厂情况。由于不同的厂家出产的电气设备质量有一定的差异性；国内制造和国外制造的技术水准也不一样，使得出产的设备质量不一样；即使同是国内制造，但不同厂家的技术和管理水平的不一样，也会导致设备质量不一样；哪怕是同一厂家制造的设备，也会因技术和管理的差异，导致其质量不一；再加上不同批次、不同阶段，也会使得设备的质量有差异。所以，每台电气设备的出厂质量都是不一样的。

（2）使用环境。电气设备的使用环境会对其运行状况产生影响。这种环境影响主要有两方面：一是设备所处外部自然环境不同；二是不同设备在整个系统中所处的位置不同，所承受的电流、电压等都不同，尤其是当故障发生时的系统短路容量有较大差异。

（3）人员素质。有很多设备故障本来是很容易解决的，但由于操作、管理人员的专业知识和业务素质不高，无法及时发现初期故障，导致故障被复杂严重化。

二、电气设备故障原因

从故障的起因上看，电气系统故障分为关联性和非关联性故障。非关联性故障是指与电气系统本身的结构和制造无关的故障，这类故障的发生是由于运输、安装、撞击等外部因素人为造成的。关联性故障是指由于电气系统设计、结构或性能等缺陷造成的故障。关联性故障又分为固有性故障和随机性故障。一般随机性故障由于存在着较大的偶然性，给故障的诊断和排除带来了较大的困难。其中，软件故障是指由程序编制错误、机床操作失误、参数设定不正确等引起的故障，软件故障可通过认真消化、理解随机资料、掌握正确的操作方法和编程方法避免和消除；硬件故障是指南cnc电子元器件、系统、换刀系统、限位机构、机床本体等硬件因素造成的故障；干扰故障则表现为内部干扰和外部干扰，是指由于系统工艺、线路设计、点源地线配置不当等以及工作环境的恶劣变化而产生故障。

三、钢铁企业电气设备故障诊断

电气设备故障诊断是一种了解和掌握设备在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。其意义在于能够改革设备维修制度，变传统的定期检修为状态检修，在节约大量维修费用的同时，还能减少不必要的维修时间，从而大大地提高了设备正常运行的时间和企业的经济效益。

故障诊断的内容包括状态监测、识别诊断和预测未来。在预测系统的可靠性和性能的时候，一旦发现有异常情况，就要对其原因、部位和危险性进行诊断。具体可表现为：与生产功能无直接联系的振动、异响和升温；与生产功能有直接联系的信号，如压力、位置及转速的变化等；绝缘分解物、水含量、机械杂质等化学信号。

故障诊断可分为简易诊断和精确诊断。简易诊断一般由现场的工作人员实施，通过观察设备运行时，其外形有否变化，比如熔断器是否烧断、紧固件有没有松动等；仔细倾听设备运行时的声音，比如电动机轴承损坏的话，会发出“沙沙沙”的声音；嗅闻设备运行时所散发的气味，比如电气设备发生短路或者过载的时，会散发刺鼻的焦糊味；触摸设备外壳温度来确定绝缘设备是否正常运行。

精确诊断是在简易诊断的基础上，由专家对“大概有点异常”的设备进行专门的精密诊断。通过精密诊断，确定故障的类型，估算其危险程度，制定消除故障、恢复和改善设备正常运行状态的方法。发动机的振动和异响可通过轴承振动和轴振动进行评价，其衡量指标是相对位移和绝对位移值。轴振动的特点是通过位移峰峰值，直接表示转子在机体内的位置变化，以此推断出转子与固定部件（如：汽封等）有无摩擦的危险；轴承振动间接地显示了机组振动位移情况，比如采用振动速度器或者加速度传感器，可以得到振动速度的有效值，有利于对振动量进行评价。

四、钢铁企业电气设备故障维护

电气设备的正常运行离不开日常维护。日常维护应当对设备进行日常巡检和定期点检，在设备故障还处于萌芽状态时，就发现并解决，保证设备的正常运行。

日常巡检是通过对设备各部件的大概巡视，掌握电气设备正常运行状态的一种方法，较适合设备分散布置的企业。企业要设置专门的巡检人员，根据有关标准，对照设备运行情况，及时发现隐患和异常情况，掌握设备故障的最初信息，为点检人员提供要检查的具体故障部位和内容，方便点检人员有目的性地检查设备。

定期点检是按照一定的标准、一定周期、对设备规定的部位进行检查，以便早期发现设备故障隐患，及时加以修理调整，使设备保持其规定功能的设备管理方法。点检员负责所辖区域内电气设备技术状态管理，按点巡检要求、设备技术维护要求，定期按时进行设备的现场巡视并作好记录，还要制定检修计划、备品备件计划、设备技术维护计划，处理现场故障等。

在进行故障维护的时候，要注意以下几点原则：首先要先询问再维护，通过询问设备故障的发生经过及现象，对维护工作有很大的帮助；其次要先清洁再维护，有很多故障是由于导电尘土和污染物造成的，经过清洁就能排除故障；还要由外及里、由机械到电气，先排除设备故障的外部因素，确定为设备内部问题再拆卸维护，确定机械部件无故障以后，再对电气方面进行检查和维护；先检查电源，因为有很多故障是由于电源的故障造成的，所以先检查电源能使维护工作得到事半功倍的效果。

五、结束语

通过设备故障诊断和维护，能使钢铁企业电气设备的运行周期得到延长，提高了设备的工作效益，为企业生产的安全稳定顺行提供可靠的设备保障。

参考文献：

[1] 熊丽萍.简析现代电气设备的检修与实践[J].科技资讯. 2011（02）.